低次元構造

学習過程を少数合成データに圧縮する仕組みの理論的解明 -汎用性のある情報の抽出と効率的な再利用- 1603情報システム・データ工学

学習過程を少数合成データに圧縮する仕組みの理論的解明 -汎用性のある情報の抽出と効率的な再利用-

2026-07-08 理化学研究所,東京大学理化学研究所と東京大学の共同研究グループは、大規模な学習データを少数の合成データへ圧縮する「データ蒸留」が機能する仕組みを理論的に解明した。解析では、非線形の2層ニューラルネットワークを対象に、デ...
光異方性を高める新しい設計戦略を開発(Researchers Develop New Design Strategy to Enhance Optical Anisotropy in Low-dimensional Structures) 1700応用理学一般

光異方性を高める新しい設計戦略を開発(Researchers Develop New Design Strategy to Enhance Optical Anisotropy in Low-dimensional Structures)

2025-03-18 中国科学院(CAS)中国科学院・新疆理化技術研究所の研究チームは、低次元構造における光学異方性を強化する新たな設計戦略を開発しました。この手法では、水素結合の調整により陰イオンフレームワークを最適化し、複屈折性を向上さ...
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